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这是数据中台、BI业务访谈系列的第二篇文章，在上一篇文章中，我重点介绍了在给企业的业务部门、高层管理做业务访谈之前我们要做好行业、业务知识的功课。做好这些功课之后，就到了实际的访谈环节了。
业务访谈关键点
那么在具体业务访谈的时有哪些重点关键点要把控呢？通常情况下，会特别关注业务组织架构、业务现状、业务协同、业务关注重点、业务边界、信息化使用情况等几个基本的方向。
业务关键点 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
大家一看这几个点好像很简单，但我们不能仅仅只关注字面意思，还要继续深挖。很多微小的点传递出来的信息，在不同的人身上敏感度是不一样的，可能是机会、也可能是风险，我们要培养这种敏感度和嗅觉。
今天的文章我们首先讲解一下访谈过程中组织架构梳理的重要性。
组织架构梳理的重要性
摸清楚组织架构，它是所有业务梳理的关键前提。很多人就会想组织架构还不简单，要么从HR系统出，要么就在OA里面，直接拉出来就行了。有这种想法的同学说明对商业智能BI这种分析型信息化建设项目的特点还不怎么熟悉和了解。
数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
在分析型的比如商业智能BI的信息化项目建设过程中，经营管理分析的视角不是以HR或者OA里面的法人架构视角来进行分析维度设计的，而是以经营管理视角来设计的。这个可能性有多大？这么来说吧，在我个人以及团队之前所经历的所有商业智能BI项目中，100%的经营分析架构跟实际的法人架构、企业内部组织架构都是不匹配的。
像财务报表非常标准，它是按照法人架构一个实体、一个实体去建的，在HR或者OA系统里面企业内部的组织架构也是按照企业管理组织来设计的。但到了经营管理的分析环节，上面的这些架构就不适用了。
组织架构据分析
比如：一个集团下面有几十家公司，按照法人架构分析就很简单，就是集团到分公司。但实际上，在内部根据产品线、业务线的不同会虚拟出来了很多业务板块、业务条线、事业部、区域性公司。从经营分析视角就变成了集团到板块到事业部到区域性公司再到实体。还有的集团下设了很多公司是用来走帐的，这些公司对实际的经营分析没有什么实质上的价值。
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还有一些场景比如一个做贸易流通的门店是一个实体公司，这个门店可能有一块区域是属于集团另外一条业务线的业务，在收帐的时候是以这个实体公司去收的。在财务报表中这是可以对上的，但在经营管理分析的时候是需要拆出来看的，那里面的费用怎么拆，怎么分析？所以，这些问题都需要梳理清楚，因为最终出管理分析报表的时候这个口径发生了改变。
像上面提到的这些都是在实际项目中会遇到的，往往在业务系统中看不出来这些问题。但是在分析型系统中，这些问题就是非常大的问题，直接导致分析维度设计过程中复杂度的上升。
如果前期没有把这些业务特点和实际情况弄清楚，后期的变动就会导致代码开放会反复的做调整，甚至一些维度架构要推翻重新设计。还有一些更加复杂的场景我这里还没有提到，我只能说非常复杂。很多项目死就死在这个地方，前期没有发现这个问题，后期发现了再跟客户去沟通，他们内部这个问题可能都没有调整过来。
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企业他们之前怎么没有发现过这类问题呢，其实是发现了，只是当时没有手段去分析的这么细致。一旦上数据中台了、上BI了，这个时候其实他们认为有这个能力去从微观层面做分析了，所以就会提出这么多的要求。不做，有问题。做了，没有提前预防，到后期就会非常被动了。
还有更麻烦的，是企业的经营分析架构可能会经常性的发生调整，并且还存在组织架构不对齐的问题。如果缺乏这种意识在前期调研的时候就充分沟通、充分了解和准备，后期进入到开放阶段会非常的困难。所以，数据中台、商业智能BI绝对不是简单连下数据库拖拉拽把可视化页面呈现出来就简单完事，有很多复杂的场景。
组织架构梳理建议
我个人建议在调研访谈的时，一旦跟业务部门进行组织架构、分析架构的梳理沟通，就必须拉着IT信息化部门一起。要了解他们的经营分析架构，在分析实际业务、经营指标时，这些维度是如何合并、如何组织的，以及这些数据在实际的业务系统中如何表现的。
填报、补录 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
这些差异和变化在实际的业务系统中有没有什么地方能管理维护起来，有没有什么对照关系可供直接使用。没有系统对照，通过数据补录填报建立这种对照关系可不可以解决？是可以解决当前眼下的，还是能解决未来长远的变化。如果只能解决当前眼下的，未来的变化又应该寻找什么样的机制来处理。要不要在业务系统中、在业务流程中设计一些额外的字段来打标签以区分这些变化。
还有一些企业本身没有实现业财一体化，但在数据中台或者BI项目里就要求必须从业务项目穿透到财务报表，比如看每一个实际业务项目的成本、费用，这些业务项目在财务辅助核算里面有没有体现，有没有关联关系，没有的话怎么办？
大家看看，就因为组织架构一个问题衍生出来了这么多需要深入分析和判断的地方，还是很复杂的，不提前弄清楚行不行，肯定是不行的。这就需要我们的业务访谈团队要非常的有经验，能预判到这些问题，对业务的敏感度要非常的高。